依托开发者服务积累的 数据，通过机器学习模型和技术，建立用户下线下到访特征，助力传统品牌方完成线下精准营销，帮助品牌方进一步理解用户线下到访偏好，建立和优化广告投放和运营策略。
在自研的每日治数平台上，利用用户线上线下行为偏好数据进行建模并推测画像标签数据，从而构建用户层面全面的画像统计分析。 一、数据抽取、处理 数据抽取：从数据库中抽取用户线上线下行为偏好数据（线下到访类别，时间、次数）。 数据清理：去除重复、错误或无效的数据，处理缺失值和异常值，对数据进标准化和归一化等处理。 二、数据仓库层建设 1.数据模型设计 2.ETL过程 3.数据仓库优化 三、用户行为偏好数据建模 特征提取：从用户线上线下行为偏好数据中提取有意义的特征，聚合成线下到访历史特征等。 模型选择：选择合适的机器学习模型，如时间序列模型（AR、MA、ARMA、ARIMA）。 模型训练与评估：使用历史数据对模型进行训练，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。根据评估结果调整模型参数和结构，优化模型的预测能力。 设备特征预测：将训练好的模型应用于预测新用户或新数据，推测户线下到访偏好特征。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
企业内部设备统一标识符 |
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时间戳 |
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APP安装类别列表 |
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APP活跃类别列表 |
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APP活跃序列 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 企业内部设备统一标识符 | 8916ad81f4fe49a6b4346edcd553230e |
| 时间戳 | 2024-05-31 15:01:10 |
| APP安装类别列表 | 直播类APP、影音制作APP、汽车类APP |
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http://localhost:3001/api/v1/datasets/37806